A Snapshot of the Global Race for Vaccines Targeting SARS-CoV-2 and the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
A novel coronavirus SARS-CoV-2 causing Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has entered the human population and has spread rapidly around the world in the first half of 2020 causing a global pandemic. The virus uses its spike glycoprotein receptor-binding domain to interact with host cell angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) sites to initiate a cascade of events that culminate in severe acute respiratory syndrome in some individuals. In efforts to curtail viral spread, authorities initiated far-reaching lockdowns that have disrupted global economies. The scientific and medical communities are mounting serious efforts to limit this pandemic and subsequent waves of viral spread by developing preventative vaccines and repurposing existing drugs as potential therapies. In this review, we focus on the latest developments in COVID-19 vaccine development, including results of the first Phase I clinical trials and describe a number of the early candidates that are emerging in the field. We seek to provide a balanced coverage of the seven main platforms used in vaccine development that will lead to a desired target product profile for the "ideal" vaccine. Using tales of past vaccine discovery efforts that have taken many years or that have failed, we temper over exuberant enthusiasm with cautious optimism that the global medical community will reach the elusive target to treat COVID-19 and end the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».